数据分析实战：Excel、SQL、Python、Tableau全工具精通课程（含源码）

没有小鸟的树林

发布时间：

2026-04-09 03:16:17
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Excel Python SQL Tableau 数据分析
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夸克网盘某大学出版社1416册图书合辑 [PDF]
内容简介这套某大学出版社的图书合辑共1416册，涵盖了丰富的学科领域，已精整分类为26大类。在哲学宗教类中，有对心理学、哲学理论等多方面的探讨，如《精神分析导论》《逻辑思维训练500题》等，有助于提升思维深度与认知水平。经济类图书聚焦当下热点，像大数据时代的商业逻辑、金融投资等内容，如《互联网+：大数据时代下的商业逻辑》《量化金融投资及其Python应用》，适合经济领域从业者及学习者。在数理科学和化学、自然科学总论等类别里，包含大量专业知识著作，助力相关学科的深入研究。政治法律类图书则对宪法、犯罪心理、公共危机管理等进行剖析，如《宪法解释理论的困境与出路——以美国为中心》《犯罪心理学》。语言文…...
sibnihao
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图书合辑多学科多领域
夸克网盘清华大学出版社2237册正版图书合集
这套清华大学出版社2237册正版图书合集，涵盖了丰富多样的学科领域，是知识的宝库。在哲学、宗教方面，有探讨精神分析的《精神分析导论》，以及训练逻辑思维的《逻辑思维训练500题》等，为读者打开哲学思考和心灵探索的大门。社会科学总论类目下，包含智慧城市建设、职业生涯规划等内容的书籍，助力读者洞察社会发展与个人职业发展。政治、法律类图书对安全法学、国际关系等主题进行了阐述，帮助读者了解政治格局与法律知识。经济领域的图书则聚焦大数据时代的商业逻辑、金融投资、电子商务等热门方向，提供实用的经济知识和技能指导。文化、科学、教育、体育方面，有科学殿堂故事、新闻传播学讲座录等，拓宽读者的文化视野；语言、文字类…...
qiuwan476
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图书合集多学科正版图书
夸克网盘慕课网全能软件测试工程师体系课
慕课网全能软件测试工程师体系课是一门致力于全面提升学员软件测试技能的优质课程。课程内容丰富且系统，从软件测试基础概念入手，如讲解Bug的产生、软件测试的本质等，为学员搭建起扎实的知识框架。在夯实基础后，深入到软件底层，带领学员玩转企业级操作系统Linux，包括系统安装、文件与权限管理等操作。同时，课程还涵盖了MySQL数据库技术实战，从数据库安装到数据表设计、高级查询等，让学员熟练掌握数据库相关测试技能。此外，课程设置了大型电商项目功能测试全流程实战环节，通过实际项目让学员熟悉测试流程和报告撰写。在编程语言方面，教授Python编程基础与语法进阶知识，为接口自动化测试和Web自动化测试打下…...
指经风
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慕课网编程课程职业技能提升
夸克网盘全能软件测试工程师课程：大厂标准，快速就业
介绍全能软件测试工程师课程，是为有志于进入软件测试领域的人士精心打造的职业技能课程。软件测试作为当下热门岗位，就业前景十分广阔，且职业寿命长。本课程遵循大厂用人标准，内容全面，覆盖了主流测试技术。无论是零基础的小白，还是有一定基础想提升的人员，都能从中受益。课程内容丰富，从第1周的夯实基础开始，深入讲解软件测试的底层知识，如Bug的产生、测试的本质等。随后的几周，分别针对企业级操作系统Linux、MySQL数据库技术、大型电商项目功能测试等进行实战教学。还包含了Python编程基础及进阶语法，为接口自动化测试和Web自动化测试打下坚实基础。在第5周，提供了全面的就业面试指导，涵盖软件测试、My…...
yym0223
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Python编程就业指导职业技能课程
夸克网盘黑马Python+大数据年度钻石会员课程：14阶段完结
黑马Python+大数据年度钻石会员课程内容丰富全面，适合想要深入学习Python与大数据领域知识的人士。在Python基础编程阶段，课程从Python概述、解释器与开发环境配置讲起，逐步深入到变量、运算符、分支语句、循环语句等基础语法，还涵盖了面向对象编程思想，包括类的定义、初始化、属性操作以及封装、继承、多态等内容，帮助学员打好扎实的Python编程基础。Python进阶编程阶段，涉及多任务编程中的进程与线程、网络编程、HTTP协议和静态Web服务器，以及html+css基础和JavaScript等知识，拓宽学员在编程应用方面的视野。大数据开发基础阶段，课程对大数据介绍、开发环境搭建、li…...
舞过千年_爱殇
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Python编程大数据课程
夸克网盘 1900套计算机专业毕业设计项目代码合集：涵盖ASP、Java、Python等多语言
本合集是计算机专业毕业设计的优质参考资源，包含1900套项目代码，覆盖ASP、Java、Python、C语言、PHP等多种主流编程语言。无论是想开发网站应用、管理系统，还是实现即时通讯、游戏设计等功能，都能从中找到对应项目案例。内容丰富多样，不仅有源代码，还配备论文、开题报告、答辩PPT等完整资料。以ASP项目为例，有仓库即时查询系统、网上购物系统等；Java项目则涵盖企业进销存管理系统、网络爬虫源码等；Python、C语言、PHP也有各自丰富的项目类型。这些项目均来自实际毕业设计场景，具有很强的实用性和代表性。无论是编程初学者，希望通过实际项目提升技能，还是进阶开发者想丰富项目经验，或是学生…...
徐徐清风拂杨柳
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ASP Java Python
夸克网盘万门大学Python编程入门：趣味学习与实战案例（含源码）
本Python编程入门课程由万门大学精心打造，专为零基础的编程小白以及希望巩固基础的学习者设计。课程以趣味讲解为特色，搭配丰富的实战案例，助力学习者轻松掌握Python编程基础。课程内容丰富全面，涵盖计算机基础、Python语法、逻辑与循环、函数与类、文件操作等核心知识点。从认识计算机与编程，到IDE的安装与使用，再到Python编程里的“量”、逻辑与循环、多元数据类型等内容，均有详细讲解。课程还深入介绍了函数和方法、类与对象等进阶知识，以及多线程、套接字socket等高级用法。同时，课程配有源码课件和实操演示，通过大量家庭作业与案例，帮助学习者在实践中快速提升编程技能，获得实用的编程技巧和解…...
海尔熊人
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Python编程万门大学编程课程
夸克网盘《Python从入门到精通教程全攻略：含编程、机器学习与爬虫等内容》
介绍这套“Python从入门到精通教程全攻略”资源丰富，适合各阶段学习者。在编程知识方面，从基础的变量类型、循环判断结构，到函数、文件处理等，都有详细讲解。同时，深入介绍科学计算库Numpy、数据分析处理库Pandas、可视化库Matplotlib和Seaborn等，助力学习者掌握数据处理与可视化技能。机器学习板块，涵盖线性回归、梯度下降、逻辑回归等多种算法，还有信用卡欺诈检测、泰坦尼克船员获救等案例实战，让学习者深入理解算法应用。此外，推荐系统、词向量模型等前沿内容也有涉及。在爬虫领域，讲解分布式爬虫与逆向进阶实战，包括爬虫原理、数据提取、存储及应对反爬策略等。资源还包含百本Python学习…...
霆峰
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51CTO Python编程教程
夸克网盘黑马程序员软件测试V5.0全套教程：含源码与实战的自动化学习体系
黑马程序员推出的软件测试V5.0全套教程，是一套全面且深入的软件测试学习体系。课程内容丰富，从测试基础讲起，涵盖Linux与数据库、功能测试、Python编程、接口测试、性能测试等核心模块。在教学过程中，结合Ego微商小程序、金融项目等真实实战案例，让学员能够将理论知识运用到实际操作中，掌握从需求分析到测试报告的全流程测试技能。对于零基础学员来说，课程从基础概念入手，逐步深入，帮助其快速入门软件测试领域；而对于有经验的测试工程师，课程中的高级自动化测试内容以及主流测试工具的使用讲解，则有助于他们进一步提升自己的专业能力。课程还附带源码和课件，方便学员学习与复习。无论是想要踏入软件测试行业的新手…...
忽而霜降
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Python编程自动化测试软件测试
百度网盘 Python实战精讲：萌新系统入门课程
Python实战精讲：萌新系统入门课程是一门专为编程初学者打造的优质课程。课程内容丰富全面，从基础的Python环境搭建、基本数据类型、字符串使用等知识开始讲起，帮助萌新快速建立起对Python语言的基础认知。随后深入讲解条件语句、循环语句、函数使用等核心编程概念，让学习者能够掌握Python编程的基本逻辑。课程的一大特色在于其实战性。通过大量贴近生活和工作场景的案例，如宠物口粮数据处理、数据保存方式选择、批量生成工资条等，让学习者在实践中巩固所学知识，真正做到学以致用。此外，课程还涵盖了文件操作、Excel数据处理、爬虫等实用技能，进一步拓宽学习者的编程视野和应用能力。无论是想要开启编程之路…...
_林九九°
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Python编程系统入门课程萌新
夸克网盘 3小时学会Python处理Excel与自动化办公小案例
这是一门专注于Python编程在Excel处理及自动化办公领域应用的实用课程。课程不仅涵盖Python基础内容，如数据类型（整型、字符串、列表、字典等）、变量、条件语句、循环语句、函数等知识的讲解，还通过丰富的项目实战，让学习者能够将算法和数据处理知识转化为实际应用。在Excel处理方面，课程详细介绍了如何读取Excel文件、操作sheet和cell，以及实现工资条读取、发送等案例。在自动化办公场景上，包含发送邮件、下载写入文件、钉钉考勤等多种实用案例，从基础知识点回顾到复杂案例的特殊处理，都有细致的讲解。无论是想要提升办公效率的职场人士，还是对编程感兴趣并希望解决实际问题的学习者，都能通过本…...
夏茉ご穆晗
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Excel处理 Python编程编程教程
夸克网盘职场Python实战：零基础到办公自动化与数据分析课程
本课程专为职场人士精心打造，致力于助力学员掌握Python编程技能，提升职场竞争力。课程涵盖四大核心模块。在零基础入门模块，从基础语法到高级应用，如变量、数据类型、条件判断、循环、函数、面向对象编程等，逐步深入讲解，为后续学习筑牢根基。办公自动化模块是一大亮点，可实现文件管理自动化，包括文件及文件夹的创建、复制、移动等操作；还能对Excel、PDF、Word、PPT进行自动化处理，如Excel的读写、图表生成，PDF的文字提取、合并等。此外，邮件和社交软件（微信、QQ）的自动化处理也在课程范围内。网络爬虫技术模块，从前端概览、爬虫原理讲起，还涉及实习僧字体反爬虫破解、scrapy及seleni…...
想象之中Z
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Python编程办公自动化数据分析
夸克网盘 Python全栈开发实战课程：从入门到机器学习
本Python全栈开发实战课程是全面掌握Python技能的理想学习资源。课程由浅入深，从Python基础语法讲起，适合编程新手入门，也能满足有一定基础者深化技能的需求。课程涵盖多个重要模块。在数据分析方面，讲解NumPy、Pandas等库的使用，通过图像手绘效果、引力波绘制等实例，让学员掌握数据处理与展示；网络爬虫部分，介绍Requests、Beautiful Soup等库以及Scrapy框架，以中国大学排名爬虫等实例提升实操能力；云端系统开发涉及Django框架基础与进阶知识；游戏开发利用Pygame，讲解屏幕绘制、事件处理等机制。此外，还有科学计算三维可视化以及机器学习相关内容，如聚类、降…...
唇染蔻丹色
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Python全栈开发嵩天机器学习
夸克网盘达内Python+AI就业班：从入门到精通（2023版）
达内Python+AI就业班（2023版）是一门面向想要在Python开发与人工智能领域实现职业突破人群的综合性课程。课程内容丰富全面，涵盖Python核心编程、面向对象程序设计、Python高级特性等基础板块，让学员扎实掌握Python语言的各项技能。在数据处理、网络并发编程、前端开发、Django框架、Redis、AJAX等应用层面，课程也有深入讲解，帮助学员构建完整的Web开发知识体系。同时，课程还设有多个阶段的项目实战，如二手房源信息管理系统、在线电子词典、电商项目等，通过实际操作，提升学员解决问题的能力。人工智能部分，课程包含机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等前沿知识。从…...
箬影晴初
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Python编程人工智能就业课程
夸克网盘 1900套计算机专业毕业设计项目源码合集
本资料合集专为计算机专业学生打造，涵盖了1900套完整的毕业设计项目源码。其中编程语言丰富多样，包括ASP、Java、JSP、PHP、VB、C语言等，能满足不同学生的需求。项目类型更是广泛，有电子商务系统，助力学生探索线上商业运作模式；管理系统，可锻炼对信息和流程的管理编程能力；在线考试系统，涉及考试逻辑与数据处理；聊天室系统，考验网络通信编程技术；游戏开发项目，则激发学生的创意与图形编程能力等。每个项目都配备了详细资料，如源代码、论文、开题报告、答辩PPT等。无论是编程初学者想要快速上手，还是进阶开发者寻求更具挑战性的项目，都能从中找到契合自身水平的内容。这些项目不仅有助于提升编程能力，还能…...
安如***入梦
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毕业设计编程语言计算机专业

本课程专为渴望掌握数据分析技能的人士打造，全面覆盖Excel、SQL、Python和Tableau这四大数据分析核心工具，零基础学员也能快速上手。课程从基础概念讲起，逐步深入到实战项目操作，提供了丰富的视频教程和源码示例。

在课程内容方面，不仅有Excel的函数应用、数据透视表操作，SQL的数据查询与处理，还有Python的基础语法、网络爬虫以及强大的数据处理与可视化绘图，更有Tableau的数据可视化全流程教学。从数据清洗、分析到可视化呈现，再到报告撰写的完整项目流程，学员都将在课程中系统学习。

其特色在于理论与实践紧密结合，通过大量实际案例，如电影数据分析、美妆产品销售分析、电商交易数据分析等，让学员在实践中掌握技能。无论是想要踏入数据分析领域的新手，还是寻求技能提升的职场人士，本课程都能提供系统且实用的学习资源，助力提升职场竞争力，掌握数据分析的核心能力。

数据分析实战：Excel、SQL、Python、Tableau全工具精通课程（含源码）

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人人都能学的数据分析 - 带源码课件9.43GB

第1周走进数据分析139.54MB

1-1 互联网数据分析通用课程-导学~1_.mp410.19MB

1-2 从互联网数据分析说起~1_.mp46.17MB

2-1 什么是数据~1_.mp417.03MB

2-2 什么是统计指标~1_.mp413.2MB

2-3 统计指标：集中趋势~1_.mp413.1MB

2-4 统计指标：离散趋势~1_.mp417.95MB

2-5 统计指标：分布形态~1_.mp414.46MB

2-6 识别异常值~1_.mp411.77MB

2-7 处理异常值~1_.mp410.49MB

2-8 数据分析流程~1_.mp420.98MB

2-9 本章小结~1_.mp44.19MB

第2周 Excel从入门到表格分析574.69MB

1-1 Excel基本功能_ev~1_.mp425.26MB

1-2 文本函数_ev~1_.mp443.7MB

1-3 数学函数_ev~1_.mp430.93MB

1-4 处理重复数据_ev~1_.mp447.5MB

1-5 拆分列数据_ev~1_.mp433.83MB

1-6 数据排序和筛选_ev~1_.mp462.05MB

2-1 逻辑函数_ev~1_.mp422.11MB

2-2 条件聚合函数_ev~1_.mp434.58MB

2-3 查找与引用函数_ev~1_.mp424.35MB

2-4 数据透视表_ev~1_.mp436.95MB

2-5 认识图表_ev~1_.mp414.3MB

2-6 制作可视化图表_ev~1_.mp493.93MB

2-7 大数据岗人才需求分析报告_ev~1_.mp4101.4MB

2-8 本章小结_ev~1_.mp43.79MB

第3周从0开始学SQL218.23MB

1-1 什么是SQL_ev~1_.mp46.68MB

1-2 认识数据表结构_ev~1_.mp49MB

1-3 MySQL安装及配置_ev~1_.mp424.85MB

1-4 安装Navicat_ev~1_.mp437.05MB

1-5 基础语法_ev~1_.mp431.7MB

1-6 数据排序与筛选_ev~1_.mp443.64MB

2-2 对数据进行分类汇总_ev~1_.mp419.1MB

2-3 联表查询_ev~1_.mp428.7MB

2-4 导出数据_ev~1_.mp413.9MB

2-5 本章小结_ev~1_.mp43.62MB

第4周数据可视化利器 Tableau256.29MB

1-1 什么是Tableau_ev~1_.mp418.27MB

1-2 安装Tableau_ev~1_.mp431.34MB

1-3 准备数据_ev~1_.mp433.11MB

1-4 构建图表_ev~1_.mp466.95MB

1-5 创建仪表板_ev~1_.mp416.59MB

1-6 创建故事_ev~1_.mp49.74MB

1-7 保存与发布_ev~1_.mp49.14MB

1-8 可视化练习：美妆产品销售分析_ev~1_.mp467.32MB

1-9 本周小结_ev~1_.mp43.81MB

第5周 Python基础语法355.28MB

1-1 学习编程的几个建议_ev~1_.mp412.17MB

1-2 什么是Python_ev~1_.mp45.22MB

1-3 运行环境_ev~1_.mp422.08MB

1-4 开发环境_ev~1_.mp422.98MB

1-5 运算符_ev~1_.mp418.33MB

2-1 数据类型_ev~1_.mp425.92MB

2-2 数据容器_ev~1_.mp462.65MB

2-3 条件判断语句：if、else、elif_ev~1_.mp426.3MB

2-4 循环语句：for、while_ev~1_.mp434.7MB

2-5 循环中止：break,continue_ev~1_.mp434.09MB

2-6 编写一个函数_ev~1_.mp449.9MB

2-7 练习：计算销售额_ev~1_.mp436.65MB

2-8 本章小结_ev(2)~1_.mp44.29MB

第6周 Python实现网络爬虫1.13GB

1-1 什么是爬虫_ev~1_.mp413.29MB

1-2 Requests库入门_ev~1_.mp4131.41MB

1-3 认识HTML网页结构_ev~1_.mp4137.44MB

1-4 BeautifulSoup库入门_ev~1_.mp486.06MB

2-1 获取目标信息_ev~1_.mp4108.95MB

2-2 连续获取多个页面信息_ev~1_.mp4119.69MB

2-3 整合爬虫功能函数_ev~1_.mp4111.55MB

2-4 数据存储与代码优化_ev~1_.mp4144.94MB

3-1 通过API接口获取数据_ev~1_.mp4104.12MB

3-2 练习：爬取全部电影数据_ev~1_.mp476.82MB

3-3 练习：爬取全部电影数据_ev~1_.mp4122.28MB

3-4 本章小结_ev~1_.mp45.49MB

第7周更高效的数据处理与可视化绘图1.33GB

1-1 Pandas库入门_ev~1_.mp463.02MB

1-2 什么是DataFrame_ev~1_.mp464.92MB

1-3 案例介绍：电影数据分析_ev~1_.mp425.48MB

2-1 读取数据_ev~1_.mp421.07MB

2-2 清理数据重复值、缺失值、拆分_ev~1_.mp4116MB

2-3 数据运算：按年统计、时间聚合_ev~1_.mp437.2MB

2-4 数据运：算多类型统计_ev~1_.mp457.51MB

2-5 数据运算：评分统计_ev~1_.mp439.58MB

2-6 排序与筛选_ev~1_.mp431.07MB

3-1 练习1：各国每年电影产量_ev~1_.mp4145.6MB

3-2 练习3：电影语言频数统计_ev~1_.mp445.26MB

3-3 练习2：各国评分数据_ev~1_.mp455.55MB

3-4 练习：TOP电影排行榜_ev~1_.mp438.73MB

3-5 本章小结_ev~1_.mp43.32MB

4-1 Matplotlib入门_ev~1_.mp457.53MB

4-2 什么是画布_ev~1_.mp48.77MB

4-3 调整视觉元素_ev~1_.mp439.69MB

5-1 直方图：电影年产量_ev~1_.mp449.94MB

5-2 折线图：各国电影年产量_ev~1_.mp477.17MB

5-3 饼图：电影语种统计_ev~1_.mp451.33MB

5-4 散点图：评分分值与人数_ev~1_.mp441.47MB

5-5 热力图：电影类型、评分、数量_ev~1_.mp4117.44MB

5-6 箱线图：每年电影评分变化_ev~1_.mp446.26MB

5-7 词云图：电影类型频数统计_ev~1_.mp485.73MB

5-8 案例2：豆瓣电影数据分析报告_ev~1_.mp433.33MB

5-9 本章小结_ev~1_.mp44.45MB

第8周初始互联网商业模式535.96MB

1-1 阶段引导：从数据分析工具，到商业分析思维_ev~1_.mp412.2MB

1-2 互联网行业简介_ev~1_.mp433.86MB

1-3 如何做行业分析_ev~1_.mp418.4MB

1-4 市场规模：直播电商发展时间线_ev~1_.mp4128.59MB

1-5 市场规模：直播电商成交额_ev~1_.mp4115.99MB

1-6 竞争分析：波特五力模型_ev~1_.mp419.43MB

1-7 价值链：直播生态产业图谱_ev~1_.mp465.39MB

1-8 趋势预测：PEST分析法_ev~1_.mp413.15MB

1-9 案例3：直播电商行业分析报告_ev~1_.mp461.24MB

2-1 互联网岗位解析_ev~1_.mp442.04MB

2-2 数据职能岗发展通道_ev~1_.mp421.15MB

2-3 本章小结_ev~1_.mp44.52MB

第9周解析数据指标体系453.91MB

1-1 用户生命周期、AARRR、RFM_ev~1_.mp424.78MB

1-2 5W2H、逻辑树、AB测试_ev~1_.mp415.77MB

1-3 SWOT、PEST、波特五力_ev~1_.mp431.96MB

2-1 互联网业务分析指标一览_ev~1_.mp438.31MB

2-2 拉新（获客）指标_ev~1_.mp453.67MB

2-3 活跃指标_ev~1_.mp429.72MB

2-4 留存指标_ev~1_.mp4120.2MB

2-5 转化（变现）指标_ev~1_.mp445.44MB

2-6 传播指标：K因子_ev~1_.mp439.98MB

2-7 案例4：搭建商业化指标体系_ev~1_.mp450.45MB

2-8 本章小结_ev~1_.mp43.63MB

第10周构建用户画像841.21MB

1-1 什么是流量_ev~1_.mp412.73MB

1-2 拓展：流量数据指标_ev~1_.mp435.43MB

1-3 大流量分析模型：波动、特征、预测_ev~1_.mp48.44MB

2-1 案例：背景与目标_ev~1_.mp47.81MB

2-2 利用Python预处理数据_ev~1_.mp455.89MB

2-3 计算相关性指标_ev~1_.mp442.49MB

2-4 数据标准化：Min-Max_ev~1_.mp448.66MB

2-5 字符串分类：OneHot编码_ev~1_.mp440.25MB

2-6 KMeans建模：利用轮廓系数确定K_ev~1_.mp414.9MB

2-7 练习：最佳KMeans聚类模型_ev~1_.mp4111.18MB

2-8 聚类结果分析：样本量与占比_ev~1_.mp482.08MB

2-9 聚类结果分析：特征均值、众数_ev~1_.mp496.73MB

2-10 数值特征对比：雷达图_ev~1_.mp4121.63MB

2-11 案例6：基于Kmeans的广告效果聚类分析_001_ev~1_.mp425.06MB

3-1 什么是漏斗分析模型_ev~1_.mp423.03MB

3-2 漏斗分析有哪些应用场景_ev~1_.mp415.61MB

3-3 用户下单流程分析_ev~1_.mp433.99MB

3-4 案例7：利用Excel绘制转化漏斗图_ev~1_.mp459.14MB

3-5 本章小结_ev~1_.mp46.15MB

第11周用户引流与转化744.5MB

1-1 什么是用户画像_ev~1_.mp417.16MB

1-2 数据标签系统：背景介绍_ev~1_.mp466.17MB

1-3 数据标签系统：数据采集、埋点_ev~1_.mp442.18MB

1-4 数据标签系统：构建用户画像_ev~1_.mp459.91MB

1-5 练习：使用SQL提取用户数据_ev~1_.mp444.02MB

1-6 数据标签系统：构建商品画像_ev~1_.mp480.96MB

1-7 练习：使用SQL提取商品数据_ev~1_.mp444.4MB

2-1 什么是RFM模型_ev~1_.mp48.28MB

2-2 利用Excel计算R、F、M分值_ev~1_.mp447.05MB

2-3 设置R、F、M评分标准_ev~1_.mp438.03MB

2-4 计算R、F、M得分_ev~1_.mp449.37MB

2-5 给用户贴标签_ev~1_.mp466.74MB

2-6 RFM评分卡优化：使用K-Means进行数据分组_ev~1_.mp489.22MB

2-7 模型展示与可视化_ev~1_.mp452.7MB

2-8 案例5：基于RFM的用户精细化管理_ev~1_.mp432.56MB

2-9 本章小结_ev~1_.mp45.75MB

第12周分析消费行为721.88MB

1-1 什么是消费行为_ev~1_.mp417.12MB

1-2 消费行为模式的变迁_ev~1_.mp430.45MB

2-1 案例说明：某电商交易数据_ev~1_.mp459.83MB

2-2 趋势分析：金额、频次、人数、产品数_ev~1_.mp441.77MB

2-3 趋势分析：销售额 vs 产品数_ev~1_.mp453.74MB

2-4 趋势分析：消费时间段偏好_ev~1_.mp474.94MB

2-5 个体分析：消费金额_ev~1_.mp438.16MB

2-6 个体分析：消费频次、商品数_ev~1_.mp441.37MB

2-7 商品分析：销售情况、价格分布_ev~1_.mp459.76MB

2-8 使用SQL计算复购率_ev~1_.mp471.32MB

2-9 使用SQL计算回购率_ev~1_.mp475.86MB

3-1 使用SQL计算头部用户贡献额_ev~1_.mp481.57MB

3-2 使用SQL用户平均购买周期_ev~1_.mp455.96MB

3-3 案例8：基于电商的用户消费行为分析_ev~1_.mp420.04MB

第13周预售销售额、调整运营策略465.84MB

1-1 为什么要预测销售额？_ev~1_.mp421.29MB

1-2 如何拆解GMV：流量、转化、客单价？_ev~1_.mp416.47MB

2-1 测模型的定义与分类_ev~1_.mp410.39MB

2-2 练习：使用Excel预测销售额_ev~1_.mp484.32MB

2-3 Python回归分析：数据预处理_ev~1_.mp433.55MB

2-4 Python回归分析：多项式回归模型_ev~1_.mp419.62MB

2-5 Python回归分析：绘图、预测_ev~1_.mp460.57MB

2-6 案例9：预测2020天猫双11销售额_ev~1_.mp411.03MB

3-1 什么是商品分析？_ev~1_.mp419.15MB

3-2 什么是层次分析法AHP？_ev~1_.mp410.16MB

3-3 Excel层次分析法：构建层次结构_ev~1_.mp49.38MB

3-4 Excel层次分析法：构造成对比较矩阵_ev~1_.mp443.81MB

3-5 Excel层次分析法：构造方案判断矩阵_ev~1_.mp442.09MB

3-6 Excel层次分析法：总排序权重计算与决策_ev~1_.mp425.26MB

3-7 案例10：选择最优商品进行推广_ev~1_.mp48.83MB

4-1 15.16什么是运营策略：摩拜红包车_ev~1_.mp413.76MB

4-2 15.17如何策划一场活动_ev~1_.mp418.22MB

4-3 15.18案例11：设计内容运营方案_ev~1_.mp410.91MB

4-4 15.19本章小结_ev~1_.mp47.01MB

第14周促进用户活跃度、提升用户留存446MB

1-1 如何提升产品活跃度？_ev~1_.mp418.95MB

1-2 用户活跃度模型（RFE）_ev~1_.mp48.95MB

1-3 练习：使用Excel构建RFE模型_ev~1_.mp4165.33MB

2-1 什么是产品的 Aha Moment？_ev~1_.mp413.66MB

2-2 练习：使用Excel计算用户留存率_ev~1_.mp4141.81MB

2-3 练习：使用Excel计算用户生命周期_ev~1_.mp482.1MB

2-4 案例8补充：基于电商的用户留存与价值分析_ev~1_.mp410.62MB

2-5 本章小结_ev~1_.mp44.58MB

第15周使用AB实验迭代功能283.58MB

1-1 什么是AB测试_ev~1_.mp49.05MB

1-2 AB测试的基本流程_ev~1_.mp413.81MB

1-3 统计学基础：假设检验_ev~1_.mp412.84MB

1-4 练习：Python计算点击率CTR_ev~1_.mp457.74MB

1-5 练习：Python计算p值_ev~1_.mp471.92MB

1-6 案例13：利用AB测试优化产品设计_ev~1_.mp415.56MB

2-1 什么是异常监测_ev~1_.mp411.7MB

2-2 练习：Python孤立森林异常检测_ev~1_.mp488.49MB

2-3 本章小结_ev(2)~1_.mp42.47MB

第16周撰写数据报告、面试指导119.75MB

1-1 18.1如何撰写数据分析报告_ev~1_.mp429.23MB

1-2 18.2演讲技巧与PPT模板分享_ev~1_.mp421.63MB

2-1 18.3如何撰写简历_ev~1_.mp439.61MB

2-2 18.4面试经验分享_ev~1_.mp429.28MB

资料.zip979.78MB

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